一种面向服务型制造的网络协同制造系统实训方法及系统与流程

1.本技术涉及到服务型制造领域，具体而言，涉及一种面向服务型制造的网络协同制造系统实训方法及系统。


背景技术：

2.在传统的制造业中，一般是有厂商生产好产品，然后将生产的产品放在市场上出售。这种产品的生产方法会针对待生产的产品制定标准的生产流程，使用相同的原料和生产工艺，大批量的生产产品。这种生产方式可以最大程度降低产品的成本。但是这种生产方式也有自己的弱点，那就是生产的产品可能无法满足有些用户的需要。用户无法做到定制化生产。为了解决这个问题，在相关技术中提出了用户直连制造的概念，即c2m，c2m是英文customer-to-manufacturer(用户直连制造)的缩写，是一种新型的工业互联网电子商务的商业模式，又被称为“短路经济”。
3.在c2m模式下，引入消费者(也称为客户)直达工厂的概念，强调的是制造业与消费者的衔接。事实上，它是一种“聪明”模式：在c2m模式下，消费者直接通过平台下单，工厂接收消费者的个性化需求订单，然后根据需求设计、采购、生产、发货。主要包括纯柔性生产，小批量多批次的快速供应链反应。
4.目前在现有技术中，绝大多数工厂仍然是传统模式的工厂，在未来不长的一段时间内，这些工厂均有转换成服务型制造工厂的需求，对于传统工厂转换为智能工厂或者新建智能工厂，均需要进行很好的工厂设计，这需要大量的人才。在相关技术对于人才的培养，还是以理论教学为主，这种培训方式无法基于培训人员充足的实践经验，从而影响最终的培训效果。


技术实现要素：

5.本技术实施例提供了一种面向服务型制造的网络协同制造系统实训方法及系统，以至少解决相关技术中在进行智能工厂建设人员培养过程中缺乏实践经验从而影响培训效果的问题。
6.根据本技术的一个方面，提供了一种面向服务型制造的网络协同制造系统实训方法，包括：获取学员的标识信息，并根据所述标识信息获取所述学员的学习进度；根据所述学习进度获取所述学员所需要进行的练习项目，获取所述练习项目中所需要模型；其中，所述模型是使用软件模拟的，所述模型至少：网络硬件模型、服务型制造设备模型和软件模型，其中，所述网络硬件模型用于为服务型制造设备搭建网络环境，所述服务型制造设备模型运行在所述网络环境中，所述网络硬件模型至少包括：路由器模型、交换机模型和服务器模型，所述软件模型运行在所述服务器模型上；将所述模型通过所述软件展示给所述学员，并接收所述学员对各个模型的连接和配置；在所述学员确定对各个模型的连接和配置完成之后，通过所述软件对所述学员构建的虚拟工厂进行测试，其中，所述虚拟工厂包括所述学员连接和配置的各个模型。
7.进一步地，通过所述软件对所述学员构建的虚拟工厂进行测试包括：获取所述练习项目对应的多个测试脚本，其中，所述测试脚本为一段程序，所述程序用于向所述虚拟工厂按照不同的顺序和方式输入数据，并获取所述虚拟工厂输出的数据；对获取到的多个测试脚本按照预定顺序依次运行；判断所述虚拟工厂输出的数据与本次运行的测试脚本中预先设置的输出数据误差是否符合要求，如果误差符合要求则确定该测试脚本对应的测试通过，如果误差不符合要求，则确定该测试脚本对应的测试不通过。
8.进一步地，还包括：在所述误差不符合要求的情况下，调用所述虚拟工厂内的各个模型的日志信息，其中，所述模型能够在运行的过程记录日志；对所述日志信息进行分析得到所述误差不符合所述要求的原因，并将所述原因显示给所述学员。
9.进一步地，对所述日志信息进行分析得到所述误差不符合所述要求的原因包括：将所述日志信息输入到机器学习模型中，其中，所述机器学习模型是使用多组训练数据训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括输入数据和输出数据，所述输入数据为虚拟工厂的日志信息，所述输出数据为虚拟工厂的输出数据误差不符合要求的原因；从所述机器学习模型中获取所述机器学习模型输出的原因，将所述原因作为对所述日志信息进行分析得到的所述原因。
10.根据本技术的另一个方面，还提供了一种面向服务型制造的网络协同制造系统实训系统，包括：第一获取模块，用于获取学员的标识信息，并根据所述标识信息获取所述学员的学习进度；第二获取模块，用于根据所述学习进度获取所述学员所需要进行的练习项目，获取所述练习项目中所需要模型；其中，所述模型是使用软件模拟的，所述模型至少：网络硬件模型、服务型制造设备模型和软件模型，其中，所述网络硬件模型用于为服务型制造设备搭建网络环境，所述服务型制造设备模型运行在所述网络环境中，所述网络硬件模型至少包括：路由器模型、交换机模型和服务器模型，所述软件模型运行在所述服务器模型上；接收模块，用于将所述模型通过所述软件展示给所述学员，并接收所述学员对各个模型的连接和配置；测试模块，用于在所述学员确定对各个模型的连接和配置完成之后，通过所述软件对所述学员构建的虚拟工厂进行测试，其中，所述虚拟工厂包括所述学员连接和配置的各个模型。
11.进一步地，所述测试模块用于：获取所述练习项目对应的多个测试脚本，其中，所述测试脚本为一段程序，所述程序用于向所述虚拟工厂按照不同的顺序和方式输入数据，并获取所述虚拟工厂输出的数据；对获取到的多个测试脚本按照预定顺序依次运行；判断所述虚拟工厂输出的数据与本次运行的测试脚本中预先设置的输出数据误差是否符合要求，如果误差符合要求则确定该测试脚本对应的测试通过，如果误差不符合要求，则确定该测试脚本对应的测试不通过。
12.进一步地，还包括：分析模块，用于在所述误差不符合要求的情况下，调用所述虚拟工厂内的各个模型的日志信息，其中，所述模型能够在运行的过程记录日志；对所述日志信息进行分析得到所述误差不符合所述要求的原因，并将所述原因显示给所述学员。
13.进一步地，所述分析模块用于：将所述日志信息输入到机器学习模型中，其中，所述机器学习模型是使用多组训练数据训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括输入数据和输出数据，所述输入数据为虚拟工厂的日志信息，所述输出数据为虚拟工厂的输出数据误差不符合要求的原因；从所述机器学习模型中获取所述机器学习模型输
出的原因，将所述原因作为对所述日志信息进行分析得到的所述原因。
14.根据本技术的另一个方面，还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器；其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现上述的方法步骤。
15.根据本技术的另一个方面，还提供了一种可读存储介质，其上存储有计算机指令，其中，该计算机指令被处理器执行时实现上述的方法步骤。
16.在本技术实施例中，采用了获取学员的标识信息，并根据所述标识信息获取所述学员的学习进度；根据所述学习进度获取所述学员所需要进行的练习项目，获取所述练习项目中所需要模型；其中，所述模型是使用软件模拟的，所述模型至少：网络硬件模型、服务型制造设备模型和软件模型，其中，所述网络硬件模型用于为服务型制造设备搭建网络环境，所述服务型制造设备模型运行在所述网络环境中，所述网络硬件模型至少包括：路由器模型、交换机模型和服务器模型，所述软件模型运行在所述服务器模型上；将所述模型通过所述软件展示给所述学员，并接收所述学员对各个模型的连接和配置；在所述学员确定对各个模型的连接和配置完成之后，通过所述软件对所述学员构建的虚拟工厂进行测试，其中，所述虚拟工厂包括所述学员连接和配置的各个模型。通过本技术解决了相关技术中在进行智能工厂建设人员培养过程中缺乏实践经验从而影响培训效果的问题，从而提高了培训效果。
附图说明
17.构成本技术的一部分的附图用来提供对本技术的进一步理解，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
18.图1是根据本技术实施例的面向服务型制造的网络协同制造系统实训方法的流程图。
具体实施方式
19.需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本技术。
20.需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
21.在智能工厂中会涉及到硬件网络环境的搭建，也会涉及到软件相关的搭建。下面首先智能工厂所涉及到的硬件网络环境和软件进行说明
22.基于产品设计数据的网络协同制造方案设计，在该方案中包括：生产物料调配、制造单元部署、生产组织运行等。
23.网络通信系统搭建方案，在该方案中包括：本地网络设备、私有云、公有云部署等。对网络通讯系统的搭建要考虑的是制造设备所在网络的安全性，因此，在该方案中将所有的制造设备布置在一个局域网内，如果制造设备分布在不同的地区，则制造设备所在的不同地区之间使用虚拟局域网进行连接。这样可以保证制造设备的安全。在制造设备所在局域网内，是将各个制造设备的mac地址与其ip地址进行预先绑定，只有在白名单中的mac地
址的设备接入到局域网内才能获得ip地址，不在白名单中的mac地址的设备接入到局域网之后，无法获得ip地址，并且对该设备在局域网内的通讯进行限制。
24.在公有云上布置数据库、分析服务器和网页服务器，数据库用于保存客户的订单数据，网页服务器用于提供网页，该网页能够被客户通过浏览器或特定的应用访问，通过该网页客户可以下订单，并且对产品进行定制生产。分析服务器用于处理从网页中提取到的数据，得到用于生产定制产品的生产数据，数据库用于保存这些数据。分析服务器至少包括两台，一台服务器布置在公有云上与数据库和网页服务器连接(称为第一分析服务器)，另一个台布置在私有云上，与位于局域网或虚拟局域网中的制造设备连接(称为第二分析服务器)，制造设备只接收来自所述私有云上的分析服务器即第二分析服务器的数据和/或命令。第一分析服务器和第二分析服务器连接，第二分析服务器上预先配置有第一分析服务器的ip地址，第二分析服务器至接收来自第一分析服务器的数据和/或命令。这种网络布局方式可能最大程度保证制造设备的安全。
25.通过网页获取生产数据(或称为生产参数)的方式有很多种，例如，获取来自客户的订单，并从所述订单中提取待加工产品的标识信息；其中，所述标识信息用于唯一标识所述待加工产品；从所述订单中获取所述待加工产品的标识信息，并根据所述标识信息查找所述待加工产品的组成部件；从所述订单中获取所述待加工产品的特征，根据所述待加工产品的特征对所述组成部件进行调整和/或更换，得到所述待加工产品的部件特征；根据所述待加工产品的部件特征从设计软件中查找与所述待加工产品的部件特征相符合的部件模型，并将所述部件模型组装成产品模型；根据所述产品模型生成制造所述产品模型对应的产品的生产数据，并将所述生产数据发送给生产设备。
26.数据库(被称为第一数据库)保存数据的方式也有很多种，例如，获取客户通过网页提交的订单，将所述订单中的各种产品参数保存在数据库中，其中，在所述数据库中产品信息被保存一条原始数据中，该条原始数据包括多个字段，每个字段均用于保存一个产品参数，该条数据还包括订单标识和数据标识，所述订单标识用于唯一标识该订单，数据标识包括时间戳、客户标识和订单状态，所述时间戳用于指示所述客户提交所述订单的时间，所述客户标识用于唯一标识所述客户，所述订单状态包括：初始、修改和确定，初始用于指示该条数据是所述客户原始提交所述订单时产生的数据，修改用于指示该条数据是所述客户对所述订单进行修改时产生的数据，确定用于指示该条数据是所述客户最终确定所述订单时产生的数据；确定所述客户通过网页提交了对所述订单的修改，并获取修改后的所述订单中变动的产品参数；响应于所述订单的修改，在所述数据库中生成一条修改数据，其中，所述修改数据中用于保存产品参数的字段中未发生改变的产品参数从所述原始数据复制而来，并将获取到的变动的产品参数保存在所述修改数据中；所述修改数据还包括所述订单标识和所述数据标识，所述修改数据的数据标识的时间戳用于指示所述客户修改所述订单的时间，所述修改数据的数据标识的订单状态为修改；每次对所述订单的修改均生成一条新的修改数据。
27.生产物料调配系统中配置单独的数据库(第二数据库)和服务器，该第二数据库中保存了各个生产物料所在的地址以及物料的数量，该服务器与第二分析服务器连接，只能由第二分析服务器主动向该服务器发起数据通讯，从生产物料调配系统中获取所需的物料，并且由生产物料调配系统进行调配。生产物料调配系统还用于实现如下功能：获取客户
的订单，并从客户的订单中获取待生产的产品的生产参数和数量。根据所述生产参数获取生产所述产品所需要使用的原材料或元器件的规格，根据所述数量获取生产所述产品所需要的原材料或元器件的数量。获取用于生产所述产品的生产设备所在的第一地理位置，以及获取存储有所述原材料或元器件的仓库的第二地理位置。根据所述第一地理位置、第二地理位置和所述原材料或元器件的数量从距离所述第一地理位置最近的一个或多个仓库中配置用于生产所述产品的原材料或元器件，并生成配置信息，其中，所述配置信息用于指示调配原材料或元器件的仓库，以及从各个仓库中调配原材料或元器件的规格和数量。将所述配置信息发送给对应的仓库。
28.在一个教学系统中，通过教学软件中配置多个网络硬件模型，例如，路由器、交换机、防火墙、服务器模型等，每个网络硬件模型均能够接收学员的配置，学员在将需要的网络硬件模型连接并进行配置之后，就可以按照配置进行工作了。在该教育系统中，还可以配置不同的软件模型，例如网页服务器模型、数据库模型、流媒体服务模型等，这些软件模型可以配置在服务器模型上。这些网络硬件模型和软件模型均可以用来模拟实现上述的网络环境和软件功能，该软件的功能包括但是不限于上述方法所涉及到的技术方案。
29.在以下实施方式中，提供了一种面向服务型制造的网络协同制造系统实训方法，图1是根据本技术实施例的面向服务型制造的网络协同制造系统实训方法的流程图，如图1所示，下面对图1中所涉及到的步骤进行说明。
30.步骤s102，获取学员的标识信息，并根据所述标识信息获取所述学员的学习进度。
31.步骤s104，根据所述学习进度获取所述学员所需要进行的练习项目，获取所述练习项目中所需要模型；其中，所述模型是使用软件模拟的，所述模型至少：网络硬件模型、服务型制造设备模型和软件模型，其中，所述网络硬件模型用于为服务型制造设备搭建网络环境，所述服务型制造设备模型运行在所述网络环境中，所述网络硬件模型至少包括：路由器模型、交换机模型和服务器模型，所述软件模型运行在所述服务器模型上。
32.在一个可选的实施方式中，在练习项目中配置了不同的难度，其中，每个难度中包括多个练习项目，所述练习项目包括智能工厂新建和改建，对于新建智能工厂，所述练习项目包括工厂的选址、工厂的气候条件、工厂的交通条件、建设资金、配套仓储等，对于改建的智能工厂包括原工厂的信息以及改进需求等。每个练习项目对应一个已经真实完工的项目，所述练习项目的各项数据均来自于所述真实完工的项目。
33.步骤s106，将所述模型通过所述软件展示给所述学员，并接收所述学员对各个模型的连接和配置。
34.作为一个可选的实施方式，在展示模型时，将网络硬件模型、服务型制造设备模型和软件模型分别展示在三个不同的控件中，所述控件显示在网页里，在所述控件展示模型时引入随机函数，其中，所述随机函数用于在每次打开该控件中，使得控件中的模型均进行随机分布。对于模型来说，在被学员选中之后，显示输入控件，其中所述输入控件用于让所述学员输入该模型的参数，将学员输入的参数与该练习项目的参数进行比较，在出现不一致时进行提示。
35.步骤s108，在所述学员确定对各个模型的连接和配置完成之后，通过所述软件对所述学员构建的虚拟工厂进行测试，其中，所述虚拟工厂包括所述学员连接和配置的各个模型。
36.通过上述步骤解决了相关技术中在进行智能工厂建设人员培养过程中缺乏实践经验从而影响培训效果的问题，从而提高了培训效果。
37.在一个实施方式中，可以进行自动测试，即通过所述软件对所述学员构建的虚拟工厂进行测试可以包括如下步骤：获取所述练习项目对应的多个测试脚本，其中，所述测试脚本为一段程序，所述程序用于向所述虚拟工厂按照不同的顺序和方式输入数据，并获取所述虚拟工厂输出的数据；对获取到的多个测试脚本按照预定顺序依次运行；判断所述虚拟工厂输出的数据与本次运行的测试脚本中预先设置的输出数据误差是否符合要求，如果误差符合要求则确定该测试脚本对应的测试通过，如果误差不符合要求，则确定该测试脚本对应的测试不通过。
38.作为一个可选的实施方式，还可以对每个测试脚本的测试结果进行统计，获取该学员测试通过的次数、测试不通过的次数以及在测试不通过之后修改多少次后测试通过，根据统计结果得到该学员的成绩。
39.在另一个实施方式中，还可以找到原因。即还可以包括如下步骤：在所述误差不符合要求的情况下，调用所述虚拟工厂内的各个模型的日志信息，其中，所述模型能够在运行的过程记录日志；对所述日志信息进行分析得到所述误差不符合所述要求的原因，并将所述原因显示给所述学员。
40.例如，对所述日志信息进行分析得到所述误差不符合所述要求的原因可以包括如下步骤：将所述日志信息输入到机器学习模型中，其中，所述机器学习模型是使用多组训练数据训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括输入数据和输出数据，所述输入数据为虚拟工厂的日志信息，所述输出数据为虚拟工厂的输出数据误差不符合要求的原因；从所述机器学习模型中获取所述机器学习模型输出的原因，将所述原因作为对所述日志信息进行分析得到的所述原因。
41.在本实施例中，提供一种电子装置，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，处理器被设置为运行计算机程序以执行以上实施例中的方法。
42.上述程序可以运行在处理器中，或者也可以存储在存储器中(或称为计算机可读介质)，计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。
43.这些计算机程序也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤，对应与不同的步骤可以通过不同的模块来实现。
44.该本实施例中就提供了这样的一种装置或系统。该系统被称为一种面向服务型制造的网络协同制造系统实训系统，包括：第一获取模块，用于获取学员的标识信息，并根据所述标识信息获取所述学员的学习进度；第二获取模块，用于根据所述学习进度获取所述
学员所需要进行的练习项目，获取所述练习项目中所需要模型；其中，所述模型是使用软件模拟的，所述模型至少：网络硬件模型、服务型制造设备模型和软件模型，其中，所述网络硬件模型用于为服务型制造设备搭建网络环境，所述服务型制造设备模型运行在所述网络环境中，所述网络硬件模型至少包括：路由器模型、交换机模型和服务器模型，所述软件模型运行在所述服务器模型上；接收模块，用于将所述模型通过所述软件展示给所述学员，并接收所述学员对各个模型的连接和配置；测试模块，用于在所述学员确定对各个模型的连接和配置完成之后，通过所述软件对所述学员构建的虚拟工厂进行测试，其中，所述虚拟工厂包括所述学员连接和配置的各个模型。
45.该系统或者装置用于实现上述的实施例中的方法的功能，该系统或者装置中的每个模块与方法中的每个步骤相对应，已经在方法中进行过说明的，在此不再赘述。
46.可选地，所述测试模块用于：获取所述练习项目对应的多个测试脚本，其中，所述测试脚本为一段程序，所述程序用于向所述虚拟工厂按照不同的顺序和方式输入数据，并获取所述虚拟工厂输出的数据；对获取到的多个测试脚本按照预定顺序依次运行；判断所述虚拟工厂输出的数据与本次运行的测试脚本中预先设置的输出数据误差是否符合要求，如果误差符合要求则确定该测试脚本对应的测试通过，如果误差不符合要求，则确定该测试脚本对应的测试不通过。
47.可选地，还包括：分析模块，用于在所述误差不符合要求的情况下，调用所述虚拟工厂内的各个模型的日志信息，其中，所述模型能够在运行的过程记录日志；对所述日志信息进行分析得到所述误差不符合所述要求的原因，并将所述原因显示给所述学员。
48.可选地，所述分析模块用于：将所述日志信息输入到机器学习模型中，其中，所述机器学习模型是使用多组训练数据训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括输入数据和输出数据，所述输入数据为虚拟工厂的日志信息，所述输出数据为虚拟工厂的输出数据误差不符合要求的原因；从所述机器学习模型中获取所述机器学习模型输出的原因，将所述原因作为对所述日志信息进行分析得到的所述原因。
49.通过上述实施例解决了相关技术中在进行智能工厂建设人员培养过程中缺乏实践经验从而影响培训效果的问题，从而提高了培训效果。
50.以上仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。

技术特征：
1.一种面向服务型制造的网络协同制造系统实训方法，其特征在于，包括：获取学员的标识信息，并根据所述标识信息获取所述学员的学习进度；根据所述学习进度获取所述学员所需要进行的练习项目，获取所述练习项目中所需要模型；其中，所述模型是使用软件模拟的，所述模型至少：网络硬件模型、服务型制造设备模型和软件模型，其中，所述网络硬件模型用于为服务型制造设备搭建网络环境，所述服务型制造设备模型运行在所述网络环境中，所述网络硬件模型至少包括：路由器模型、交换机模型和服务器模型，所述软件模型运行在所述服务器模型上；将所述模型通过所述软件展示给所述学员，并接收所述学员对各个模型的连接和配置；在所述学员确定对各个模型的连接和配置完成之后，通过所述软件对所述学员构建的虚拟工厂进行测试，其中，所述虚拟工厂包括所述学员连接和配置的各个模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述软件对所述学员构建的虚拟工厂进行测试包括：获取所述练习项目对应的多个测试脚本，其中，所述测试脚本为一段程序，所述程序用于向所述虚拟工厂按照不同的顺序和方式输入数据，并获取所述虚拟工厂输出的数据；对获取到的多个测试脚本按照预定顺序依次运行；判断所述虚拟工厂输出的数据与本次运行的测试脚本中预先设置的输出数据误差是否符合要求，如果误差符合要求则确定该测试脚本对应的测试通过，如果误差不符合要求，则确定该测试脚本对应的测试不通过。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：在所述误差不符合要求的情况下，调用所述虚拟工厂内的各个模型的日志信息，其中，所述模型能够在运行的过程记录日志；对所述日志信息进行分析得到所述误差不符合所述要求的原因，并将所述原因显示给所述学员。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述日志信息进行分析得到所述误差不符合所述要求的原因包括：将所述日志信息输入到机器学习模型中，其中，所述机器学习模型是使用多组训练数据训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括输入数据和输出数据，所述输入数据为虚拟工厂的日志信息，所述输出数据为虚拟工厂的输出数据误差不符合要求的原因；从所述机器学习模型中获取所述机器学习模型输出的原因，将所述原因作为对所述日志信息进行分析得到的所述原因。5.一种面向服务型制造的网络协同制造系统实训系统，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取学员的标识信息，并根据所述标识信息获取所述学员的学习进度；第二获取模块，用于根据所述学习进度获取所述学员所需要进行的练习项目，获取所述练习项目中所需要模型；其中，所述模型是使用软件模拟的，所述模型至少：网络硬件模型、服务型制造设备模型和软件模型，其中，所述网络硬件模型用于为服务型制造设备搭建网络环境，所述服务型制造设备模型运行在所述网络环境中，所述网络硬件模型至少包括：
路由器模型、交换机模型和服务器模型，所述软件模型运行在所述服务器模型上；接收模块，用于将所述模型通过所述软件展示给所述学员，并接收所述学员对各个模型的连接和配置；测试模块，用于在所述学员确定对各个模型的连接和配置完成之后，通过所述软件对所述学员构建的虚拟工厂进行测试，其中，所述虚拟工厂包括所述学员连接和配置的各个模型。6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述测试模块用于：获取所述练习项目对应的多个测试脚本，其中，所述测试脚本为一段程序，所述程序用于向所述虚拟工厂按照不同的顺序和方式输入数据，并获取所述虚拟工厂输出的数据；对获取到的多个测试脚本按照预定顺序依次运行；判断所述虚拟工厂输出的数据与本次运行的测试脚本中预先设置的输出数据误差是否符合要求，如果误差符合要求则确定该测试脚本对应的测试通过，如果误差不符合要求，则确定该测试脚本对应的测试不通过。7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，还包括：分析模块，用于在所述误差不符合要求的情况下，调用所述虚拟工厂内的各个模型的日志信息，其中，所述模型能够在运行的过程记录日志；对所述日志信息进行分析得到所述误差不符合所述要求的原因，并将所述原因显示给所述学员。8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述分析模块用于：将所述日志信息输入到机器学习模型中，其中，所述机器学习模型是使用多组训练数据训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括输入数据和输出数据，所述输入数据为虚拟工厂的日志信息，所述输出数据为虚拟工厂的输出数据误差不符合要求的原因；从所述机器学习模型中获取所述机器学习模型输出的原因，将所述原因作为对所述日志信息进行分析得到的所述原因。9.一种电子设备，包括存储器和处理器；其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现权利要求1至4任一项所述的方法步骤。10.一种可读存储介质，其上存储有计算机指令，其中，该计算机指令被处理器执行时实现权利要求1至4任一项所述的方法步骤。

技术总结
本申请公开了一种面向服务型制造的网络协同制造系统实训方法及系统，该方法包括：获取学员的标识信息，并根据所述标识信息获取所述学员的学习进度；根据所述学习进度获取所述学员所需要进行的练习项目，获取所述练习项目中所需要模型；将所述模型通过所述软件展示给所述学员，并接收所述学员对各个模型的连接和配置；在所述学员确定对各个模型的连接和配置完成之后，通过所述软件对所述学员构建的虚拟工厂进行测试，其中，所述虚拟工厂包括所述学员连接和配置的各个模型。通过本申请解决了相关技术中在进行智能工厂建设人员培养过程中缺乏实践经验从而影响培训效果的问题，从而提高了培训效果。高了培训效果。高了培训效果。


技术研发人员：王志强 郑丽梅 吕冬明 王争 耿东川 朱爱华
受保护的技术使用者：北京赛育达科教有限责任公司
技术研发日：2023.07.03
技术公布日：2023/10/15